财务会计与预测管理知识分析概述.pptx
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1、管理会计学哈工大管理学院哈工大管理学院会计系会计系 周振华周振华第四章第四章 预测分析预测分析 v预测分析概述预测分析概述v销售预测销售预测v成本预测成本预测v利润预测利润预测v资金需要量预测资金需要量预测 第一节第一节 预测分析概述预测分析概述v经济预测及其分类经济预测及其分类v经济预测一般程序经济预测一般程序经济预测及其分类经济预测及其分类v经济预测经济预测:根据已知历史资料和现有经济条件,按根据已知历史资料和现有经济条件,按经济发展的内在规律,有目的的预计和推测未来经经济发展的内在规律,有目的的预计和推测未来经济发展趋势与水平的过程。济发展趋势与水平的过程。v经济预测分类经济预测分类经济
2、预测经济预测 宏观经济预测宏观经济预测微观经济预测微观经济预测 非财务预测非财务预测财务预测财务预测销售预测销售预测 成本预测成本预测 利润预测利润预测 资金预测资金预测 中观经济预测中观经济预测 经济预测一般程序经济预测一般程序v确定预测确定预测目标目标。v收集、整理和分析各种预测(历史)收集、整理和分析各种预测(历史)资料资料。v选定预测选定预测方法方法,建立预测,建立预测模型模型,确定预测,确定预测误差误差。v进行进行实际预测实际预测。v评价预测结果,修正预测误差,提交评价预测结果,修正预测误差,提交预测报告预测报告。确定预测确定预测目标目标输入输入收集信息收集信息资料资料整理信息整理信
3、息资料资料分析信息分析信息资料资料选定预测选定预测方法方法确定预测确定预测模型模型估计预测估计预测误差误差处理处理输出输出获得预测获得预测结果结果提出预测提出预测报告报告反馈反馈图图4-1 经济预测一般程序经济预测一般程序第二节第二节 销售预测销售预测 v销售预测的概念与意义销售预测的概念与意义v定量分析法定量分析法销售预测的概念与意义销售预测的概念与意义v销售预测销售预测:根据历史的销售资料与市场需求:根据历史的销售资料与市场需求的变化,预测未来一定时期内有关产品的的变化,预测未来一定时期内有关产品的销销售量售量和和销售状态销售状态及其及其变动趋势变动趋势。v销售预测的意义:销售预测的意义:
4、销售预测是企业销售预测是企业经营预测的前提经营预测的前提 销售预测是企业销售预测是企业经营决策的依据经营决策的依据 定性分析法定性分析法 判断分析法判断分析法 推销人员意见综合法推销人员意见综合法 经理人员综合判断法经理人员综合判断法 专家判断法专家判断法 产品寿命周期分析法产品寿命周期分析法 定量分析法定量分析法 销售预测销售预测 趋势预测法趋势预测法 因果预测法因果预测法 指数平滑法指数平滑法 加权平均法加权平均法 时间序列回归法时间序列回归法 一元线性回归法一元线性回归法 二元线性回归法二元线性回归法 多元线性回归法多元线性回归法 二次曲线回归法二次曲线回归法 v产品市场寿命周期产品市场
5、寿命周期是指产品的市场寿命是指产品的市场寿命,即一个产品从即一个产品从开始投入市场到被市场淘汰为止的整个时期开始投入市场到被市场淘汰为止的整个时期.它是消费它是消费者从接受、认同到拒绝产品的全过程者从接受、认同到拒绝产品的全过程. v典型的产品寿命周期经历初创期、成长期、成熟期和衰典型的产品寿命周期经历初创期、成长期、成熟期和衰退期四个阶段。退期四个阶段。 v(1)投入期。又称介绍期,是产品投入市场的初期阶)投入期。又称介绍期,是产品投入市场的初期阶段。产品刚刚问世,尚未被消费者和经销商所了解和接段。产品刚刚问世,尚未被消费者和经销商所了解和接受,销售量增长缓慢,受,销售量增长缓慢,销售增长率
6、不稳定销售增长率不稳定,生产成本高,生产成本高,促销费用大,利润低,甚至亏损。促销费用大,利润低,甚至亏损。 v(2)成长期。是产品被广大消费者和经销商接受,)成长期。是产品被广大消费者和经销商接受,销销售量迅速增长的阶段售量迅速增长的阶段。产品基本定型,生产稳定,批量。产品基本定型,生产稳定,批量增大,成本逐渐下降,利润大幅度提高,并达到最高峰。增大,成本逐渐下降,利润大幅度提高,并达到最高峰。v (3)成熟期。是产品销售量已经达到饱和状态。这时)成熟期。是产品销售量已经达到饱和状态。这时销售量达到顶峰,销售量达到顶峰,销售增长迅速减慢销售增长迅速减慢,利润稳定或下降。,利润稳定或下降。 v
7、(4)衰退期。指产品已经陈旧老化,开始被淘汰。销)衰退期。指产品已经陈旧老化,开始被淘汰。销售量和利润都迅速下降,售量和利润都迅速下降,销售增长率呈现负值销售增长率呈现负值,价格下,价格下跌。跌。 趋势预测法趋势预测法v趋势预测法趋势预测法:将过去的历史资料按发生将过去的历史资料按发生时间的先后顺时间的先后顺序排列成一个时间数列序排列成一个时间数列,根据时间数列随时间而发生,根据时间数列随时间而发生的趋势来进行预测。的趋势来进行预测。 v趋势预测法可以分为:加权平均法、指数平滑法趋势预测法可以分为:加权平均法、指数平滑法 、时间序列回归法时间序列回归法 月月 份份 1 2 3 4 5 6 7
8、8 9 10 11 12 销量销量(Qt) 100 120 130 160 190 230 260 300 280 290 300 320加权平均法的概念加权平均法的概念v加权平均法:在掌握全部加权平均法:在掌握全部N个资料的基础上,个资料的基础上,按近按近大远小的原则大远小的原则确定各期的权数并计算加权平均销量确定各期的权数并计算加权平均销量的一种方法的一种方法 。v加权平均法的公式:加权平均法的公式:v权数权数Wt必须满足必须满足WtWt(t1,2,3,n1)的条件。)的条件。(按近大远小的原则按近大远小的原则)v确定权数确定权数Wt 的方法的方法有自然权数法和饱和权数法有自然权数法和饱和
9、权数法各期权数之和该期权数某期销售量)(预测销售量(预测销售量( )QtttWWQ)(自然权数法自然权数法 v自然权数法自然权数法:要求按自然数:要求按自然数1,2,n的顺序确的顺序确定权数,即令定权数,即令W1,W22,Wnn。 Q预测销售量(预测销售量()2)1 ()(2)1 ()(nnWQtt期数期数该期权数某期销售量饱和权数法饱和权数法v饱和权数法:要求各期权数之和为饱和权数法:要求各期权数之和为 1,即令,即令 Wt =1 。v如当如当m3时,可令时,可令1=0.2,W2=0.3,W3=0.5,依此,依此类推。类推。 Q)()(ttWQ该期权数某期销售量预测销售量(预测销售量()v例
10、例4-1某企业生产一种产品。某企业生产一种产品。 2008年年 112月份销售月份销售量资料如下表所示。量资料如下表所示。v要求按自然权数加权平均法、饱和权数加权平均法来要求按自然权数加权平均法、饱和权数加权平均法来预测预测 2009年年 1月份的销售量。月份的销售量。实际销售量资料实际销售量资料 单位:吨单位:吨月月 份份 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 销量销量(Qt) 100 120 130 160 190 230 260 300 280 290 300 320表表41 解:(解:(l)自然权数加权平均法自然权数加权平均法:)(ttWQ 1001+1202+1303
11、+1604+1905+2306+2607+3008+2809+29010+30011+32012=20480(吨)(吨) 2)1 (nn 212)121 ( 78 来年来年l月的预测销售量月的预测销售量 7820480262.56(吨)(吨) (2)饱和权数加权平均法饱和权数加权平均法: m时,可令时,可令1=0.2,W2=0.3,W3=0.5来年来年l月的预测销售量月的预测销售量2900.2+3000.3+3200.5308(吨)(吨)指数平滑法指数平滑法v指数平滑法指数平滑法:是指在综合考虑:是指在综合考虑前前1 1期预测销售量期预测销售量和和前前1 1期实际销售量期实际销售量信息的基础上
12、,利用事先确定的信息的基础上,利用事先确定的平滑指平滑指数数和和(1 1平滑指数)平滑指数)为权数,来确定未来预测销售量为权数,来确定未来预测销售量的一种的一种特殊加权平均法特殊加权平均法。v指数平滑法计算公式:指数平滑法计算公式:预测销售量(预测销售量( )平滑指数)平滑指数前前1期实际销售量期实际销售量+(1-平平滑指数滑指数) 前前1期预测销售量期预测销售量 Qt-1+(1-) Qt-1: 前前1期实际销售量;期实际销售量;表示平滑指数表示平滑指数,属于经验数据,取值范围通常在,属于经验数据,取值范围通常在03一一07之间。之间。tQ前前1期预测销售量期预测销售量v例:已知例:已知200
13、82008年年1212月月实际销售量为实际销售量为320320吨,假设吨,假设20082008年年1212月月的预测销售量为的预测销售量为283.8吨吨。要求计算。要求计算2009年年l月的预月的预测销售量。测销售量。v设设. .v2009年年l月的预测销售量月的预测销售量0.4320+(1-0.4) 283.8=298.3(吨吨)v例例4-14-1某企业生产一种产品。某企业生产一种产品。 20082008年年 1 11212月份销售量月份销售量资料如下表所示。资料如下表所示。 实际销售量资料实际销售量资料 单位:吨单位:吨v v设设. .,20082008年年1 1月预测销售量月预测销售量1
14、10110吨吨。v要求:用指数平滑法预测要求:用指数平滑法预测20092009年年1 1月份的销售量。月份的销售量。 已知前一期(已知前一期(20082008年年1212月)月)的实际销售量为的实际销售量为320320吨,但吨,但不知道前一期的预测销售量。不知道前一期的预测销售量。告诉了告诉了20082008年年1 1月预测销售月预测销售量量110110吨,吨,如何计算前一期(如何计算前一期(20082008年年1212月)的预测销售量月)的预测销售量? 月月 份份 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 销量销量(Qt) 100 120 130 160 190 230 260
15、300 280 290 300 320平滑指数法计算表平滑指数法计算表时间时间t Qt0.4Qt-1123456789101112100120130160190230260300280290300320404852647692104120112116120128110.0106.0111.6119.0135.4157.2186.3215.8249.5261.7273.0283.866.063.667.071.481.294.3111.8129.5149.7157.0163.8170.3110.0106.0?111.6119.0135.4157.2186.3215.8249.5261.7273.
16、0283.8298.31t(10.4) 1tt来年来年l月的预测销售量月的预测销售量0.4320+(1-0.4) 283.8=298.3(吨吨)时间序列回归法时间序列回归法v时间序列回归法的概念时间序列回归法的概念v时间序列回归法的基本公式时间序列回归法的基本公式v修正的时间序列回归法修正的时间序列回归法v举例举例时间序列回归法的概念和公式时间序列回归法的概念和公式v时间序列回归法:时间序列回归法:是指通过分析一段时期内销售量是指通过分析一段时期内销售量(Q)与时间()与时间(t)的函数关系,来建立回归模型并)的函数关系,来建立回归模型并据此进行预测的一种方法。据此进行预测的一种方法。v时间序
17、列回归法的基本公式:时间序列回归法的基本公式: 预测模型预测模型为:为: Q abt 回归系数回归系数a、b的计算公式为:的计算公式为:ntbQa=a= 22)(ttnQttQnb=b=修正的时间序列回归法修正的时间序列回归法 v利用利用修正的时间自变量修正的时间自变量T T计算回归系数的方法称为修正计算回归系数的方法称为修正的时间序列回归法。的时间序列回归法。 (1 1)判断)判断n n的奇偶性,确定修正的的奇偶性,确定修正的T T值值 如果如果n n为奇数为奇数修正的修正的T值确定表值确定表月份月份t 1 2 3 4 5 6 7T-3 -2 -1 0 +1 +2 +3 如果如果n n为偶数
18、为偶数 修正的修正的T值确定表值确定表月份月份t 1 2 3 4 5 6 7T- - - -1 +1 + 3 +5 +7(2 2)列表计算)列表计算n n、 、TTT(3)利用公式,计算)利用公式,计算回归系数回归系数a、ba=nQb= 2TTQ(5)确定预测期的)确定预测期的T值,代入上式计算值,代入上式计算预测销售量。预测销售量。(4)建立)建立回归模型回归模型 abTQv例例4-1某企业生产一种产品。某企业生产一种产品。 20082008年年 112月份销售量月份销售量资料如下表所示。资料如下表所示。 实际销售量资料实际销售量资料 单位:吨单位:吨 要求:按表所示资料,要求用修正的时间序
19、列回归法要求:按表所示资料,要求用修正的时间序列回归法预测预测2009年年1月及月及2月的销售量。月的销售量。月月 份份 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 销量销量(Qt) 100 120 130 160 190 230 260 300 280 290 300 320修正的直线回归法计算表修正的直线回归法计算表月份月份QTTQT2123456789101112100120130160190230260300280290300320-11-9-7-5-3-11357911-1100-1080-910-800-570-230260900140020302700352012181
20、49259119254981121n=12Q=2680T =0TQ=6120 T2=572a= nQ= 122680=223.33 b= = 5726120=10.70则则 =223.33+10.70T明年明年1月的月的T值为值为13(11+2),月的,月的T值为值为15(13+2) =223.33+10.7013=362.43(吨)(吨)=223.33+10.7015=383.83(吨)(吨)TQTQTT2 2TQ13Q15Q因果预测法因果预测法v因果预测法:是指根据变量之间存在的因果预测法:是指根据变量之间存在的因因果果的相关关系的相关关系(函数关系函数关系),按预测因素(即,按预测因素(
21、即非时间自变量)的未来变动趋势来推测预非时间自变量)的未来变动趋势来推测预测对象(即因变量)未来水平的一类相关测对象(即因变量)未来水平的一类相关预测方法。预测方法。 v一元线性回归法一元线性回归法 、二元线性回归法、二元线性回归法 、二次、二次曲线回归法曲线回归法 、指数曲线回归法、指数曲线回归法 二元线性回归法二元线性回归法v二元线性回归模型:二元线性回归模型:是分析一个因变量与两个自变是分析一个因变量与两个自变量之间呈线性关系时的一种预测方法。量之间呈线性关系时的一种预测方法。v基本公式为:基本公式为:yab1x1b2x2v利用最小二乘法和极值原理,可求得三个标准方程利用最小二乘法和极值
22、原理,可求得三个标准方程式:式:22221122212211112211xbxxbxayxxxbxbxayxxbxbnayb1 2212221212221)(xxxxxxyxxyxb2 2212221211221)(xxxxxxyxyxxa nxbxby2211v例例9:某企业近六年来所发生的加工费收入与机器:某企业近六年来所发生的加工费收入与机器工作小时、直接人工小时具有相互关系,运用工作小时、直接人工小时具有相互关系,运用二元二元线性回归预测法线性回归预测法,预测当年机器工作小时计划为,预测当年机器工作小时计划为16万机时万机时 ,直接人工小时为,直接人工小时为32万工时的加工费收入,万工
23、时的加工费收入,其历史数据资料如表。其历史数据资料如表。 表表 历史数据资料历史数据资料年份年份0405060707080909加工费收入加工费收入(万元)(万元)151819171620机器工作小时机器工作小时(万机时)(万机时)101412111523直接人工小时直接人工小时(万工时)(万工时)222430282526表表 二元线性回归预测计算表二元线性回归预测计算表NyX1X2X12X22X1x2X1yX2y040 020304050915181917162010141211152322243028252610019614412122516948457690078462567622033
24、633030837533815025222818724026033043257047640052010575155955404519371317 2728v解:设:解:设:y y代表加工费收入(因变量);代表加工费收入(因变量); x x1 1代表机器工作小时(第一自变量);代表机器工作小时(第一自变量); x x2 2代表直接人工小时(第二自变量);代表直接人工小时(第二自变量); a a、b b1 1、b b2 2代表回归系数。代表回归系数。编制二元线性回归预测计算表,如表所示。编制二元线性回归预测计算表,如表所示。 将上表有关数据代入公式,求解回归系数,将上表有关数据代入公式,求解回归系
25、数,确定二元线性回归预测方程:确定二元线性回归预测方程:b1 3725. 01937404595519372728404513172b2 4682. 0193740459551937131727289552a 749. 061554682. 0753725. 0105二元线性回归方程二元线性回归方程为:为:y0.7490.3725x10.4682x2进行预测:进行预测:将该企业将该企业2010年机器工作小时和直接人工小年机器工作小时和直接人工小时计划数代入上述二元线性回归预测方程,时计划数代入上述二元线性回归预测方程,预测预测2010年的加工费收入为:年的加工费收入为:Y20100.7490.
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